【G検定】ランダムフォレストランダムフォレスト

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ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、機械学習の分野で広く用いられる手法の一つです。その名前が示すように、この手法は「森」のように多数の「木」を使って予測や分類を行います。具体的には、決定木と呼ばれる構造を複数組み合わせることで、高い精度を実現しています。

決定木の集合体としてのランダムフォレスト

ランダムフォレストの基本となるのは決定木です。決定木は、与えられたデータの特徴量に基づいて、枝分かれを重ねながら最終的な予測結果に至る構造を持っています。例えば、「今日傘を持っていくべきか」という問題に対して、「気温は何度か」「湿度は何パーセントか」「風速はどのくらいか」といった特徴量を順に確認しながら、最終的に「傘を持っていく」か「持っていかない」かを判断するような仕組みです。

ランダムフォレストでは、このような決定木を複数作成します。ただし、単純に同じ決定木を増やすだけでは意味がありません。そこで、各決定木で使用する特徴量や学習データをランダムに選択することで、多様性のある決定木の集合を作り出します。

データと特徴量のランダム選択

ランダムフォレストの「ランダム」という名前の由来は、データと特徴量の選択方法にあります。各決定木を作成する際、全ての学習データから一部をランダムに抽出して使用します。この手法はブートストラップサンプリングと呼ばれ、データの多様性を確保するのに役立ちます。

また、各決定木で使用する特徴量もランダムに選択されます。これにより、それぞれの決定木が異なる視点からデータを分析することができます。例えば、ある決定木では気温と湿度に注目し、別の決定木では風速と気圧に注目するといった具合です。

多数決による最終判断

複数の決定木を用意したら、次は予測や分類を行う段階です。ランダムフォレストでは、各決定木の予測結果を集計し、最終的な判断を下します。分類問題の場合は多数決を取り、回帰問題の場合は平均値を使用するのが一般的です。

この方法には大きな利点があります。仮に一部の決定木が誤った判断をしても、他の多くの決定木が正しい判断をしていれば、最終的な結果は正確なものになります。これは、いわば「三人寄れば文殊の知恵」を機械学習で実現したようなものです。

ランダムフォレストは、このように複数のモデル（決定木）を組み合わせて使用することから、アンサンブル学習の一種と見なされます。特に、データのランダムな抽出を行う点から、バギングと呼ばれる手法の一種とも言えます。

ランダムフォレストの特徴は、高い予測精度、過学習（オーバーフィッティング）のリスクが低いこと、大規模なデータセットにも対応できることなどが挙げられます。一方で、モデルの解釈がやや難しくなる点や、非常に大きなデータセットの場合は計算コストが高くなる可能性がある点などは、注意が必要です。

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